桂林理工大学机械与控制工程学院,广西,桂林,541004
网络出版日期:2017-03-27,
纸质出版日期:2017
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张玉, 黄睿, 张振涛, 等. 基于克里格模型的光伏发电量预测[J]. 热力发电, 2017,(3).
ZHANG Yu, HUANG Rui, ZHANG Zhentao, et al. Photovoltaic power generation prediction based on Krige model[J]. Thermal power generation, 2017, (3).
张玉, 黄睿, 张振涛, 等. 基于克里格模型的光伏发电量预测[J]. 热力发电, 2017,(3). DOI:
ZHANG Yu, HUANG Rui, ZHANG Zhentao, et al. Photovoltaic power generation prediction based on Krige model[J]. Thermal power generation, 2017, (3). DOI:
受太阳辐射强度、地理纬度、气候等因素的影响,光伏发电系统输出功率波动性较大,而现有光伏发电量预测模型精度较低。本文提出基于克里格模型的光伏发电量预测,首先建立地表辐射强度模型,并分析辐射强度与光伏发电的关系,确定克里格插值方法与约束条件,然后根据原始样本计算权重系数,最后利用预测模型对未来几天进行发电量预测。实验结果表明,相对于 BP神经网络、马尔可夫链和灰色理论预测模型,克里格模型的适应性更强、准确率更高、误差更小。
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